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J-GLOBAL ID：202102276266453330   整理番号：21A0150849

浮動小数点演算増幅器を越えて:クリティカルデータパス長によるCNN性能予測【JST・京大機械翻訳】

Beyond Floating-Point Ops: CNN Performance Prediction with Critical Datapath Length

著者 (4件)： Langerman David (University of Pittsburgh, NSF Center for Space, High-performance, and Resilient Computing (SHREC),Department of Electrical and Computer Engineering,Pittsburgh,PA,USA) ,  Johnson Alex (University of Pittsburgh, NSF Center for Space, High-performance, and Resilient Computing (SHREC),Department of Electrical and Computer Engineering,Pittsburgh,PA,USA) ,  Buettner Kyle (University of Pittsburgh, NSF Center for Space, High-performance, and Resilient Computing (SHREC),Department of Electrical and Computer Engineering,Pittsburgh,PA,USA) ,  George Alan D. (University of Pittsburgh, NSF Center for Space, High-performance, and Resilient Computing (SHREC),Department of Electrical and Computer Engineering,Pittsburgh,PA,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： HPEC  ページ： 1-9  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 並列デバイスアーキテクチャの正確な実行時間予測を可能にするニューラルネットワークモデルの強力で解釈可能なメトリックであるクリティカルデータパス長(CDL)を提案した。CDLは,モデルにおける浮動小数点演算(FLOP)の総数が,テンソル演算とハードウェアアクセラレータの高い並列性のために,実際の実行時間の矛盾した予測子であるという事実を扱う。その結果,GPU上では,CDLはFLOPよりも実行時間と有意に相関し,有用な性能予測子となることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： テンソル ,  *演算増幅器 ,  *演算 ,  *浮動小数点演算
準シソーラス用語： 予測子 ,  実行時間 ,  性能予測 ,  ホップ数 ,  *浮動小数点 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 浮動小数点 ,  演算増幅器 ,  データパス ,  CNN ,  性能予測